Diese Folge machen wir euch erst Angst vor der Automatisierung und beruhigen dann wieder. Im dritten Teil überlegen wir, ob das Problem nicht woanders liegt.
- Die Welt: KI gewinnt im Spiel Go
- Arbeitsfrei: Studie über mögliche Automatisierungsfolgen
- „Deinen Job macht heut‘ ein Stück Silikon“ Tweet auf das Lied Monopoly
- Klaus Lage & Band – Monopoly 1985
- Spiegeltitelseiten zur Automatisierung
- „Arbeitsfrei“ von Constanze Kurz und Frank Rieger
- Skeptischer Tweet, dass ausreichend neue Jobs entstehen
- Industrieroboterarme spielen normale Instrumente
- Roboterband: Compressorhead
- teilautomatisiertes Lager
- vollautomatisiertes Lager in China
- Lagerhaus in den USA
- Tesla nicht in Top10
- Autonome Autos vor zehn Jahren
- Guardian: Jobs von LKW-Fahrern bedroht
- Fahrerlose U-Bahn
- Golem: Kassenloser Supermarkt
- Foxconn ersetzt viele Arbeiter durch Roboter
- Forbes: Wo überall Jobverluste drohen
- optimistischer Tweet
- Wikipedia: Technischer Fortschritt
- Republik.ch: Aufstieg der Maschinen
- Constanze Kurz: Die totale Automatisierung
- Project Syndicate: Two Myths About Automation
- Frankfurter Rundschau: Interview mit Jens Südekum
- republik.ch: Aufstieg der Maschinen
- Zeit Online: Kolumne von Marcel Fratzscher
- SZ: Digitalisierung gefährdet Jobs für höher Qualifizierte
- Zeit Online: Andere Kolumne von Marcel Fratzscher
- Project Syndicate: Two Myths About Automation
- FR: Interview mit Jens Südekum
- Zeit Online: Kolumne von Marcel Fratzscher
- Tweet: Automatisierung schafft nicht automatisch Arbeitslosigkeit
- Tweet: Einkommesungleichheit
- Tweet2: Einkommensungleichheit
- FR: Interview mit Jens Südekum
Gerade euer erster Teil ist dieses Mal leider sehr schwach geraten. Derweil gibt es mit Gunter Dueck sogar jemanden der deutschsprachig 1A Content zu diesem Thema publiziert. Als Mann der in der Forschung und bei IBM als CTO gearbeitet hat, studierter Wirtschaftler und Mathematiker ist, wäre er wohl eine sehr gute Quelle gewesen.
Als Informatiker haben mir die Erklärungen zu Ada Lovelace, dem Unterschied von Go und Schach sowie die generelle Fantasielosigkeit der Mächtigkeit von Software betreffend Plan- und Optimierungsproblemen zu schaffen gemacht.
Mit einem Blick auf Answer Set Programming oder SAT-Solvern öffnet sich eine ganze neue Welt. Technisch ist bereits viel mehr möglich als tatsächlich umgesetzt wird. Stundenpläne, Abspielpläne, Routenplanung, etc. sind alles Dinge die bereits maschinell gelöst werden können.
Die Frage die man sich stellen muss ist immer nur: Ist es möglich eine Kosten/Nutzenfunktion für die Schritte während der Problemlösung zu finden? Falls das eindeutig bejaen kann, hat man schon ein Problem das man algorithmisch lösen kann.
Je nach Komplexität des Problems geht es dann schneller oder langsamer, aber das bestimmt dann nur den Punkt auf der Zeitachse wann es maschinell gelöst werden wird.
So zB. auch die Google-Geschichten. Die haben damit Werbung gemacht, dass die Kosten/Nutzenfunktion selbst erlernt wurde und damit die KI selbstständig gelernt hat bestimmte Videospiele zu meistern. Es gibt ein paar Kontroversen ob das tatsächlich so passiert ist, aber die Idee, dass das möglich ist, sollte schon zu denken geben.
Ob das zu einer Vorurteilsfreien Welt führen wird, wie kurz im Podcast angedeutet wurde, kann man auch hinterfragen. Da nicht Kausalität sondern nur Korrelation bei Big-Data Analysen verwendet wird, kann es dazu kommen, dass bestimmte Eigenschaften verstärkt werden.
So zB. könnte jemand aus einem sozialen Brennpunkt generell einen schlechteren Kredit-Score bekommen oder eher im Job abgelehnt werden, da sich gezeigt hat, dass durch das Umfeld eher familiäre Probleme auftreten. Das ist alles denkbar.
Hier sei „Click here to save everything“ von Evgeny Morozov empfohlen.
Btw: Lovelace hat zwar das erste Programm geschrieben für einen registerbasierten Computer – allerdings völlig auf Papier da es noch keine Computer zu ihrer Zeit gab. Ihre Leistung wird völlig überbewertet. Da sind die Programmiererinnen während des 2. Weltkriegs und des kalten Kriegs viel, viel entscheidender gewesen für die Geschichte der Computerwissenschaft.
Schach kann mit der Hilfe von Entscheidungsbäumen optimal gespielt werden. Computer sind schon lange stark genug um in diesem riesigen Baum den perfekten Zug- bzw. Gegenzug zu finden. Das funktioniert bei Go nicht. Deshalb musste hier ein neuer Ansatz gefunden werden. Das war das revolutionäre daran. Schach kann man als Suchproblem formulieren und wird optimale Lösungen finden – bei Go geht das nicht.
Da müsst ihr aber noch einmal einen zweiten, wesentlich besser recherchierten Teil machen. Auf Gunther Dueck wurde bereits verwiesen, ich möchte noch Mario Heger anführen. Der hat das Buch „Der letzte Führerscheinneuling ist schon geboren“ geschrieben und begleitet das Buch mit einem Blog. Dort schrieb er vergangene Woche: „Mit 50 Unternehmen die mehrere hundert autonome Fahrzeuge auf den Straßen testen, ist Kalifornien nicht der Vorreiter bei der Entwicklung von selbstfahrenden Autos, der Bundesstaat legt nun noch nach. Ab 2. April wird es möglich sein, dass die bisher noch benötigten Sicherheitsfahrer im Fahrzeug gänzlich weggelassen werden können.“ Zudem gibt es eine zweistellige Zahl Unternehmen die in den USA spätestens 2019 Fahrzeuge der Stufe 4(!) anbieten als Taxi wollen, Genehmigungen gibt es wohl schon. Auch die schweizer Psot hat schon einen vollautonomen Bus im Einsatz.
Zum zweiten gibt es eine Studie des IAB, dem Hausinstitut der Bundesagentur für Arbeit. Diese haben den Niedergang der Textilindustrie im Saarland begleitet. Ursprünglich ging man davon aus dass 80 Prozent der gut und hoch qualifizierten Arbeitskräfte im Automobilbereich (Pfalz), der Chemie (Rhein-Main) oder der Medizintechnik (Karsruhe) landen. Tatsächlich stehen aber viele – auch Ingenieure – beim Burgerbrater hinter der Kasse.
Und zum dritten solltet ihr euch Lars Thomsen ansehen, insbesondere die alten Vorträge- und diese mit der Realität abgleichen. Das ist durchaus erschreckend.